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TempestV0.1

基于600万图像数据的超高分辨率AI生成引擎

TempestV0.1是一个基于600万张高质量图像数据集训练的AI图像生成模型。它支持1400x2100至4800x7200的超高分辨率输出,经过300万次迭代训练,在细节和纹理表现上有出色表现。该模型提供Base和Artistic两个版本:Base版本生成连贯的图像,Artistic版本则具有更强的艺术表现力。TempestV0.1适用于需要高分辨率、高质量图像输出的各种场景。

Juggernaut-X-v10 - 基于SDXL的双版本AI图像生成模型
GithubHuggingfaceJuggernaut XRunDiffusion人工智能绘画图像生成开源项目机器学习模型模型
Juggernaut X v10是基于Stable Diffusion XL开发的文本到图像生成模型,分为安全(SFW)和非安全(NSFW)两个版本。模型通过GPT-4 Vision训练,改进了提示词响应准确度,优化了数据集质量和文本生成功能。支持自然语言和标签式两种提示方式,可生成艺术、人物、风景等多类型图像。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络(GAN)如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练,支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore,未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南,并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员,项目中展示了技术实现的详细结果,还提供了参考文献和讨论资源。
epiCRealism - Stable Diffusion模型实现真实感图像生成
AI绘图GithubHuggingFaceHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型模型
epiCRealism是一个基于Stable Diffusion的开源模型,专注于生成高质量真实感图像。该模型支持多种场景创作,包括人像、风景和幻想题材,能够呈现细腻的细节和逼真效果。epiCRealism易于集成到各类图像生成项目中,为创作者和开发者提供了实现视觉创意的有力工具。
CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成
AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节
CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成,这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。
ProteusV0.4-Lightning - 提升图像风格与细节表现的生成工具
AI绘图GithubHuggingfaceProteusV0.4图像生成开源项目模型风格更新高质量
ProteusV0.4-Lightning注重风格升级,基于DPO模型和多样化素材来源,优化面部与皮肤细节。用户可以通过提示词生成器加强生成效果,支持各种风格如超现实与动漫。
FotoPhoto - 开源AI图像模型实现照片级写实与艺术创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人像写真图像生成开源项目模型艺术创作风景摄影
FotoPhoto通过结合Foto Assisted Diffusion与FennPhoto两个模型的技术特点,在图像生成领域实现了突破。这个开源模型可生成包括人像、风景、食物在内的多类型图像,在保持照片级写实效果的同时,也能呈现艺术化风格。其特色在于面部细节和皮肤纹理的精确渲染,以及对整体画面氛围的把控。
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 - AI驱动的图像生成和局部修复模型 支持高分辨率编辑
GithubHuggingfaceSDXL人工智能修复图像生成开源项目模型绘画
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1是基于Stable Diffusion XL的AI图像生成和修复模型。该模型支持根据文本提示生成逼真图像,并能进行局部编辑和修复。采用1024x1024分辨率训练,可实现高质量图像处理。用户通过提供原图、蒙版和文本描述,即可完成精准图像编辑。这一工具适用于艺术创作、设计和研究等领域,但仍存在一些限制,例如无法生成可读文本。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
stable-diffusion-2 - 高分辨率文本到图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成工具,支持768x768高分辨率输出。该模型采用OpenCLIP-ViT/H文本编码器,在LAION-5B数据集上训练而成。它提供多个预训练检查点,包括基础模型、深度条件模型和放大模型,适用于艺术创作、设计和研究等领域。Stable Diffusion v2在图像生成质量和多样性方面有显著提升,为AI图像创作提供了新的可能。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
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